APE：基于主动学习的工具，用于查找基于LLM的实体匹配的信息性少镜头示例

APE（Active Prompt Engineering）是一项创新工具，旨在简化大型语言模型（LLMs）的提示工程过程，特别是在实体匹配任务中。该工具利用主动学习技术来识别和利用最模糊的示例以获得人类反馈，然后将其转化为信息丰富的少样本示例，以增强LLM的性能。APE的示范具有重要意义，因为它解决了在选择最佳少样本示例时的手动劳动强度挑战，这是完善LLM提示的关键步骤。人机协作方法的参与确保所选示例对当前任务非常相关和有效。如果您对主动学习和LLMs的交叉点感兴趣，或者对减少提示工程中的手动工作感兴趣，那么APE改进LLM实体匹配的方法可能值得您花时间了解。- APE是一个人机交互工具，用于改进提示工程。 - APE通过选择最具歧义性的示例进行人类反馈，并将其转化为提示中的少样本示例。 - 提示工程需要大量手动工作来为大型语言模型提供适当的指令。 - 少样本示例是向语言模型提供精确指令的重要且有效的方法。 - 识别最具信息量的示例对于语言模型来说是费时费力的工作，通常需要筛选大量搜索空间。